• Sonuç bulunamadı

BÖLÜM 4

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "BÖLÜM 4"

Copied!
8
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

BÖLÜM 4 OLASILIK

Rasgele Sonuçlu Deney: Sonuçlarının kümesi belli olan, ancak hangi sonucun ortaya çıkacağı önceden söylenemeyen bir işleme Rasgele Sonuçlu Deney veya kısaca Deney denir.

Örnek Uzay: Bir deneyin tüm olabilir sonuçlarının kümesine örnek uzay denir. “

S

”ile gösterilir Olay: Örnek uzayın bir alt kümelerine olay denir.

Örnek: Bir tavla zarnın birkez atılması ve üste gelen yüzün gözlenmesi deneyi için;

2

nolarak tanımlanır.

Olasılık:

S

bir örnek uzay olmak üzere

S

örnek uzayındaki her

A

olayı için aşağıdaki özellikleri sağlayan birP A( )sayısı atanabiliyorsa P A( )’ya A olayının olasılığı denir.

P A( )

0

P S( )=1

A A

1, 2

...

A

n olayları ayrık olaylar dizisi ise; Ayrık olay: AiAj 0, ij P(

A

1

A

2

...

A

n)= 1 ( i) i P A  

(sayılabilir sonsuz) P(

A

1

A

2

...

A

n)= 1 ( ) n i i P A

(örnek uzay sonlu elemanlı) *Bir

A

olayının meydana gelme olasılığı:

0

P A( )

1

Eğer imkansız bir olay ise; P A( )=0 Eğer kesin bir olay ise; P A( )=1

Olasılığın Sıklık Tanımı: Bir deneme

n

kez yapıldığında bir A olayı f kez gerçekleşirse A ’nın sıklığı ya da frekansı f n/ ’dir.

Teorem: Bir deneyde

N

tane sonuç varsa ve her birinin olasılığı birbirine eşit ise, ilgilenilen sonuç sayısı n ise bu olayın olasılığı;

( ) P A =

n

N

Olasılık Aksiyomları: 1. P  ( ) 0

(2)

3. A ise B P A( )P B( ), ( / ) B A B A (A( / )B A ayrık olaylar) ( ) ( ) ( / ) P BP AP B A

0

4.

A

ve

B

herhangi 2 olay olsun. P A B( / )=P A( )P A( B)’dir.

( / )

A

A

B

A B

(

A

B

( / )

A B

 

ayrık olaylar)

( )

( / )

P A

P A

B

P A B

( / ) P A B =P A( )P A( B) 5.

A

ve

B

iki olay olsun.

( ) ( ) ( ) ( ) P ABP AP BP AB

(

)

A

  

B

A

B A

(

A

(

B A

)

ayrık olaylar)

(

)

( )

(

)

P A

B

P A

P B A

P B A

(

)

P B

( )

P A

(

B

)

( ) ( ) ( ) ( ) P ABP AP BP AB

n

sayıdaki olay için;

1 2 1 1 1 1 1 2 ( ... ) ( ) ( ) ... ( ) ... ( 1) ( ... ) n n n n i i j i j k i i j n i j k n n n P A A A P A P A A P A A A P A A A                         

6. A ve B olayları aynı anda gözlenmesi olanaksız ise bu olaylara ayrık olaylar denir. A ve B ayrık

olaylarsa bu iki olayın ortak noktası olmadığından

A

  

B

ve P A( B)0.

(3)

d.

P A

(

B

)

?

(

)

( )

(

)

P A

B

P A

P A

B

0, 4 0, 4 0

(

)

( )

( )

(

)

P A

B

P A

P B

P A

B

 0, 4 0,3 0, 7 e.

P A

(

B

)

?

( ) ( ) P ABP AB

(

) 1

(

)

P A

B

 

P A

B

 1 0, 40, 6 f.

P A

(

B

)

?

(

)

( )

( )

(

)

P A

B

P A

P B

P A

B

0, 6 0, 7 0,3 1   Koşullu Olasılık

Bir olayın gerçekleşmesi için başka bir olayın gerçekleşmesi koşuluna bağlı olan olasılıktır.

B

olayı bilindiğinde

A

olayının gerçekleşme olasılığı;

(

)

(

)

, ( )

0

( )

P A

B

P A B

P B

P B

Eğer A olayının gerçekleşmesi B olayına bağlı değilse A ve B olayları bağımsız olaydır ve ( ) ( ) ( ) P ABP A P B dir. Bu durumda,

( ). ( )

(

)

( )

( )

P A P B

P A B

P A

P B

Şeklindedir.

Örnek: Yapılan bir çalışmada hastaların

%20

’si hem asprin hem de noveljin,

%40

’ı sadece asprin ve

%30

’u sadece novaljin kulanmaktadır. Rastgele seçilen bir hastanın asprin kullandığı biliniyorsa novaljin de kullanma olasılığı nedir?

( ) 0, 60 P A  ( ) 0, 20 P AB  ( ) 0,50 P B 

(

)

0, 20

1

(

)

( )

0, 60

3

P A

B

P B A

P A

(4)

e-posta adresi

Cinsiyet

Var Yok Toplam

Kadın 550 250 800

Erkek 400 200 600

Toplam 950 450 1400

a) E-Posta adresi var olduğu bilindiğine göre kadın olması olasılığı nedir?

(

)

550 /1400

11

(

)

( )

950 /1400

19

P K

V

P K V

P V

b) Seçilen kişinin erkek olduğu bilindiğine göre e-posta adresinin olmaması olasılığı nedir?

(

)

200 /1400

1

(

)

( )

600 /1400

3

P Y

E

P Y E

P E

Örnek: Düzgün bir zarın iki kez atılması ve üste gelen sayıların gözlenmesi deneyinde;

    

    

    

1,1 1, 2

1, 6

2,1 2, 2

2, 6

6,1 6, 2

6, 6

S

 

a) A ={1. Atışta 2 gelmesi} B ={2. Atışta 3 gelmesi} A ve B olayları bağımsız mıdır? ( ) ( ). ( )

P ABP A P B ise A ve B olayları bağımsızdır.

           

2,1 , 2,2 , 2,3 , 2,4 , 2,5 , 2,6

A 

      

1,3 2,3 3,3 4,3 5,3 6,3

B 

 

2,3

A

 

B

( ) ( ). ( ) P ABP A P B

1

6

.

6

36

36 36

1

1

36

36

olduğundan A ve B olayları bağımsız olaylardır.

(5)

C

ve D olayları bağımsız olaylar mıdır?

 

1,1 ,(1, 2),(1,3),(1, 4),(1,5),(1,6)

C 

 

1,5 ,(1,6),(2,5),(2,6),(3,5),(3,6),(4,5)(4,6),(5,5),(5,6),(6,5),(6,6)

D 

 

1,5 ,(1,6)

C

 

D

( ) ( ). ( ) P CDP C P D

2

6 12

.

36

36 36

1

1

18

18

Olduğundan

C

ve D olayları bağımsız olaylardır.

c) İki atıştan gelen nokta sayısının toplamı 6 olduğu bilinirse zarlardan birinin 2 gelmesi olasılığı nedir?

E 

{zarlardan birinin 2 gelmesi}

F 

{üstteki sayılarının toplamı 6 olması}

F 

(1,5),(2, 4),(3,3),(4, 2),(5,1)

E

 

F

(2, 4),(4, 2)

(

)

2 / 36

2

(

)

( )

5 / 36

5

P E

F

P E F

P F

:

Simetrik Fark ( / ) ( ) A B  A BAB veya

A B

 

(

A

B

) (

A

B

)

De morgan kuralı

(

)

(

)

P A

B

P A

B

(

)

(

)

P A

B

P A

B

Örnek:

A

ve

B

olayları olasılık uzayında tanımlanmış iki olay olsun.

( ) 0, 4

P A  , P B ( ) 0, 7,

P A

(

B

)

0, 4

Olmak üzere aşağıdaki olasılıkları hesaplayınız.

(6)
(7)

Ödev:

(

)

1

,

10

P A

B

(

)

4

10

P A

B

( ) 6 10 P AB  Yukarıdaki bilgileri kullanarak aşağıdaki olasılıkları hesaplayınız.

(

)

?

P A

B

(

)

?

P A

B

(

)

?

P A

B

( ) ? P B  ( ) ? P A 

( )

?

P A 

(

)

?

P A

B

Örnek: İçerisinde 5 kırmızı, 3 siyah top bulunan bir kavanozdan rastgele iki top çekiliyor. a) İadeli

b) İadesiz

çekilmesi durumunda en az bir kırmızı top gelme olasılığı nedir?

(8)

KAYNAKLAR

1. Uygulamalı İstatistik (1994)

Ayşen APAYDIN , Alaettin KUTSAL, Cemal ATAKAN 2. Olasılık ve İstatistik Problemler ve Çözümleri ile (2008) Prof. Dr. Semra ERBAŞ

3. Olasılık ve İstatistik (2006) Prof. Dr. Fikri Akdeniz

4. Olasılık ve İstatistiğe Giriş I-II (2011) Prof. Dr. Fikri Öztürk

5. Fikri Öztürk web sitesi

Referanslar

Benzer Belgeler

Bir tavla zarının atılması ve üste gelen yüzeyin gözlenmesi deneyinde üst yüzeydeki nokta sayısı ölçüldüğünde (sayma ölçüsüne göre), Örnek Uzayın

Aynı şartlar altında bağımsız Bernoulli

• Öğrencilerin araç gereç kullanma becerilerini geliştirir, fenle ilgili bilgileri yaparak yaşayarak öğrenmeleri sağlanır, deney ve gözlem yapma, verileri toplayıp

Tanım olarak, herhangi bir fotopikin yarı yüksekliğindeki tam genişliği (YYTG) enerji ayırma (EA) gücünün bir göstergesidirE. Bu tanım, ayırma gücü hesabı için

P/V oranı, her pikin genişliği YYTG (kanal sayısı olarak) belirlendikten sonra, en yüksek sayımının olduğu pikin tepe noktasından itibaren, 2xYYTG kadar pikin

Yükseltecin şekillendirme zamanına karşı enerji çözme gücünü kanal ve keV cinsinden ayrı ayrı çiziniz.. Elde ettiğiniz

 Puls üreteci üzerindeki rate (Hız) ayarını değiştirerek osiloskop ekranında gözlenen dalganın frekans değişimini gözlemleyiniz.. Ayarladığınız frekans

Etkisi ölçülecek etkenin belirli kurallar ve koşullar altında deneklere uygulanması, deneklerin etkene verdiği yanıtların ölçümü ve elde edilen sonuçların